Pytorch搭建模型的五大层级级别、自定义模型、自定义网络层（待学习）

pytorch搭建模型的的五大层次级别

转自：Pytorch搭建模型五大层次级别 博客下的Pytorch搭建模型的五大层次级别

神经网络的基本流程可以分为两大步骤：

网络结构搭建+参数的梯度更新（后者又包括  “前向传播+计算参数的梯度+梯度更新”）

1）原始搭建——使用numpy实现

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
 
# N是训练的batch size; D_in 是input输入数据的维度;
# H是隐藏层的节点数; D_out 输出的维度，即输出节点数.
N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10
 
# 创建输入、输出数据
x = np.random.randn(N, D_in)  #（64，1000）
y = np.random.randn(N, D_out) #（64，10）可以看成是一个10分类问题
 
# 权值初始化
w1 = np.random.randn(D_in, H)  #(1000,100),即输入层到隐藏层的权重
w2 = np.random.randn(H, D_out) #(100,10),即隐藏层到输出层的权重
 
learning_rate = 1e-6   #学习率
 
for t in range(500):
    # 第一步：数据的前向传播，计算预测值p_pred
    h = x.dot(w1)
    h_relu = np.maximum(h, 0)
    y_pred = h_relu.dot(w2)
 
    # 第二步：计算计算预测值p_pred与真实值的误差
    loss = np.square(y_pred - y).sum()
    print(t, loss)
 
    # 第三步：反向传播误差，更新两个权值矩阵
    grad_y_pred = 2.0 * (y_pred - y)     #注意：这里的导函数也是自己求的，因为这个地方是很简答的函数表达式
    grad_w2 = h_relu.T.dot(grad_y_pred)
    grad_h_relu = grad_y_pred.dot(w2.T)
    grad_h = grad_h_relu.copy()
    grad_h[h < 0] = 0
    grad_w1 = x.T.dot(grad_h)
 
    # 更新参数
    w1 -= learning_rate * grad_w1
    w2 -= learning_rate * grad_w2

2）使用torch的Tensor原始实现

import torch
 
dtype = torch.float
device = torch.device("cpu")
# device = torch.device("cuda:0") # 这里使用CPU,但实际上可以使用GPU
 
# N是训练的batch size; D_in 是input输入数据的维度;
# H是隐藏层的节点数; D_out 输出的维度，即输出节点数.
N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10
 
# 创建输入、输出数据
x = torch.randn(N, D_in, device=device, dtype=dtype)  #（64，1000）
y = torch.randn(N, D_out, device=device, dtype=dtype) #（64，10）可以看成是一个10分类问题
 
# 权值初始化
w1 = torch.randn(D_in, H, device=device, dtype=dtype) #(1000,100),即输入层到隐藏层的权重
w2 = torch.randn(H, D_out, device=device, dtype=dtype)#(100,10),即隐藏层到输出层的权重
 
learning_rate = 1e-6
 
for t in range(500):
    
    # 第一步：数据的前向传播，计算预测值p_pred
    h = x.mm(w1)
    h_relu = h.clamp(min=0)
    y_pred = h_relu.mm(w2)
 
    # 第二步：计算计算预测值p_pred与真实值的误差
    loss = (y_pred - y).pow(2).sum().item()
    print(t, loss)
 
    # 第三步：反向传播误差，更新两个权值矩阵
    grad_y_pred = 2.0 * (y_pred - y)    #注意：这里的导函数也是自己求的，因为这个地方是很简答的函数表达式
    grad_w2 = h_relu.t().mm(grad_y_pred)
    grad_h_relu = grad_y_pred.mm(w2.t())
    grad_h = grad_h_relu.clone()
    grad_h[h < 0] = 0
    grad_w1 = x.t().mm(grad_h)
 
    # 参数更新（梯度下降法）
    w1 -= learning_rate * grad_w1
    w2 -= learning_rate * grad_w2

3）torch的自动求导autograd

import torch
 
dtype = torch.float
device = torch.device("cpu")
# device = torch.device("cuda:0") # 这里使用CPU,但实际上可以使用GPU
 
# N是训练的batch size; D_in 是input输入数据的维度;
# H是隐藏层的节点数; D_out 输出的维度，即输出节点数.
N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10
 
# 创建输入、输出数据
x = torch.randn(N, D_in, device=device, dtype=dtype)  #（64，1000）
y = torch.randn(N, D_out, device=device, dtype=dtype) #（64，10）可以看成是一个10分类问题
 
# 权值初始化
w1 = torch.randn(D_in, H, device=device, dtype=dtype) #(1000,100),即输入层到隐藏层的权重
w2 = torch.randn(H, D_out, device=device, dtype=dtype)#(100,10),即隐藏层到输出层的权重
 
learning_rate = 1e-6
 
for t in range(500):
  
    # 第一步：数据的前向传播，计算预测值p_pred
    y_pred = x.mm(w1).clamp(min=0).mm(w2)
 
    # 第二步：计算计算预测值p_pred与真实值的误差
    loss = (y_pred - y).pow(2).sum()
    print(t, loss.item())
 
    # 第三步：反向传播误差，更新两个权值矩阵，这就是关键了，不再需要自己写出导函数，求导是自动完成的
    loss.backward()  #一步到位、自动求导
 
    # 参数梯度更新
    with torch.no_grad():
        w1 -= learning_rate * w1.grad  #grad属性获取梯度，其实这个地方就是相当于是梯度下降法，优化的过程可以自己定义，因为这里参数很少
        w2 -= learning_rate * w2.grad
 
        求完一次之后将梯度归零
        w1.grad.zero_()
        w2.grad.zero_()

4）使用pytorch.nn模块

# -*- coding: utf-8 -*-
import torch
 
# N是训练的batch size; D_in 是input输入数据的维度;
# H是隐藏层的节点数; D_out 输出的维度，即输出节点数.
N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10
 
# 创建输入、输出数据
x = torch.randn(N, D_in)
y = torch.randn(N, D_out)
 
#模型搭建：这是与前面关键的区别，不再需要自己手动进行矩阵相乘，而是这种一步到位的方法
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(D_in, H),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(H, D_out),
)
 
#定义损失函数
loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduction='sum')
 
learning_rate = 1e-4
 
for t in range(500):
    
    # 第一步：数据的前向传播，计算预测值p_pred
    y_pred = model(x)
 
    # 第二步：计算计算预测值p_pred与真实值的误差
    loss = loss_fn(y_pred, y)
    print(t, loss.item())
 
    # 在反向传播之前，将模型的梯度归零
    model.zero_grad()
 
    # 第三步：反向传播误差，更新两个权值矩阵，这就是关键了，不再需要自己写出导函数，求导是自动完成的
    loss.backward()
 
    #更新参数的梯度
    with torch.no_grad():
        for param in model.parameters():
            param -= learning_rate * param.grad #这其实就是梯度下降法，优化参数，通过循环自动实现，不要再一个一个写了，相较于上面的参数更新方法简单了很多。但是还不够

5）使用torch.optim来进一步简化训练过程——进一步省略手动的参数更新，更加一步到位

# -*- coding: utf-8 -*-
import torch
 
# N是训练的batch size; D_in 是input输入数据的维度;
# H是隐藏层的节点数; D_out 输出的维度，即输出节点数.
N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10
 
# 创建输入、输出数据
x = torch.randn(N, D_in)
y = torch.randn(N, D_out)
 
#模型搭建：这是与前面关键的区别，不再需要自己手动进行矩阵相乘，而是这种一步到位的方法
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(D_in, H),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(H, D_out),
)
 
#定义损失函数
loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduction='sum')
 
learning_rate = 1e-4
#构造一个optimizer对象
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
 
for t in range(500):
    
    # 第一步：数据的前向传播，计算预测值p_pred
    y_pred = model(x)
 
    # 第二步：计算计算预测值p_pred与真实值的误差
    loss = loss_fn(y_pred, y)
    print(t, loss.item())
 
    # 在反向传播之前，将模型的梯度归零，这
    optimizer.zero_grad()
 
    # 第三步：反向传播误差
    loss.backward()
 
    # 直接通过梯度一步到位，更新完整个网络的训练参数，一句话优化所有的参数，是不是很牛逼
    optimizer.step()

使用Pytorch搭建神经网络的步骤：

模型相关配置三步走：

（1）第一步：搭建网络的结构，得到一个model。

（2）第二步：定义损失函数。

（3）第三步：定义优化方式。构造一个optimizer对象

模型训练五步走：

（1）第一步：计算y_pred;

（2）第二步：根据损失函数计算loss

（3）第三步：梯度归零，optimizer.zero_grad()

（4）第四步：反向传播误差，loss.backward()

（5）更新参数，使用step（），optimizer.step()

Pytorch教程之nn.Module类详解----使用Module类来自定义模型

参考博客 使用Module类来自定义模型

一、torch.nn.Module类概述

pytorch里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的

二、torch.nn.Module类的简介

class Module(object):
    def __init__(self):
    def forward(self, *input):
 
    def add_module(self, name, module):
    def cuda(self, device=None):
    def cpu(self):
    def __call__(self, *input, **kwargs):
    def parameters(self, recurse=True):
    def named_parameters(self, prefix='', recurse=True):
    def children(self):
    def named_children(self):
    def modules(self):  
    def named_modules(self, memo=None, prefix=''):
    def train(self, mode=True):
    def eval(self):
    def zero_grad(self):
    def __repr__(self):
    def __dir__(self):
'''
有一部分没有完全列出来
'''

我们在定义自已的网络的时候，需要继承nn.Module类，并重新实现构造函数__init__构造函数和forward这两个方法。但有一些注意技巧：

（1）一般把网络中具有可学习参数的层（如全连接层、卷积层等）放在构造函数__init__()中，当然我也可以吧不具有参数的层也放在里面；

（2）一般把不具有可学习参数的层(如ReLU、dropout、BatchNormanation层)可放在构造函数中，也可不放在构造函数中，如果不放在构造函数__init__里面，则在forward方法里面可以使用nn.functional来代替。
（3）forward方法是必须要重写的，它是实现模型的功能，实现各个层之间的连接关系的核心。

# -*- coding:utf-8 -*-
import torch
 
class MyNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNet, self).__init__()  # 第一句话，调用父类的构造函数
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, 1)
        self.relu1=torch.nn.ReLU()
        self.max_pooling1=torch.nn.MaxPool2d(2,1)
 
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, 1)
        self.relu2=torch.nn.ReLU()
        self.max_pooling2=torch.nn.MaxPool2d(2,1)
 
        self.dense1 = torch.nn.Linear(32 * 3 * 3, 128)
        self.dense2 = torch.nn.Linear(128, 10)
 
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.max_pooling1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu2(x)
        x = self.max_pooling2(x)
        x = self.dense1(x)
        x = self.dense2(x)
        return x
 
model = MyNet()
print(model)
'''运行结果为：
MyNet(
  (conv1): Conv2d(3, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (relu1): ReLU()
  (max_pooling1): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=1, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  (conv2): Conv2d(3, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (relu2): ReLU()
  (max_pooling2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=1, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  (dense1): Linear(in_features=288, out_features=128, bias=True)
  (dense2): Linear(in_features=128, out_features=10, bias=True)
)
'''

注意：上面的是将所有的层都放在了构造函数__init__里面，但是只是定义了一系列的层，各个层之间到底是什么连接关系并没有，而是在forward里面实现所有层的连接关系，当然这里依然是顺序连接的。

import torch
import torch.nn.functional as F
 
class MyNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNet, self).__init__()  # 第一句话，调用父类的构造函数
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, 1)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, 1)
 
        self.dense1 = torch.nn.Linear(32 * 3 * 3, 128)
        self.dense2 = torch.nn.Linear(128, 10)
 
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = F.max_pool2d(x)
        x = self.conv2(x)
        x = F.relu(x)
        x = F.max_pool2d(x)
        x = self.dense1(x)
        x = self.dense2(x)
        return x
 
model = MyNet()
print(model)
'''运行结果为：
MyNet(
  (conv1): Conv2d(3, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (conv2): Conv2d(3, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (dense1): Linear(in_features=288, out_features=128, bias=True)
  (dense2): Linear(in_features=128, out_features=10, bias=True)
)
'''

注意：此时，将没有训练参数的层没有放在构造函数里面了，所以这些层就不会出现在model里面，但是运行关系是在forward里面通过functional的方法实现的。

总结：所有放在构造函数__init__里面的层的都是这个模型的“固有属性”.

三、torch.nn.Module类的多种实现

Module类是非常灵活的，可以有很多灵活的实现方式。

3.1 通过Sequential来包装层

即将几个层包装在一起作为一个大的层（块），前面的一篇文章详细介绍了Sequential类的使用，包括常见的三种方式，以及每一种方式的优缺点，参见：nn.Sequential类详解

torch的核心是Module类（Module类位于torchnnmodulesmodule.py、Sequential类位于torchnnmodulescontainer.py）container.py里面存在的容器

class Container(Module):
class Sequential(Module)：
class ModuleList(Module)：
class ModuleDict(Module):
class ParameterList(Module):
class ParameterDict(Module):

（1）最简单的序贯模型（每一层是没有名称的， 默认的是以0、1、2、3来命名）

import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
                  nn.Conv2d(1,20,5),
                  nn.ReLU(),
                  nn.Conv2d(20,64,5),
                  nn.ReLU()
                )
 
print(model)
print(model[2]) # 通过索引获取第几个层
'''运行结果为：
Sequential(
  (0): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (1): ReLU()
  (2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (3): ReLU()
)
Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
'''

（2）给每一个层添加名称

import torch.nn as nn
from collections import OrderedDict
model = nn.Sequential(OrderedDict([
                  ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),
                  ('relu1', nn.ReLU()),
                  ('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)),
                  ('relu2', nn.ReLU())
                ]))
 
print(model)
print(model[2]) # 通过索引获取第几个层
'''运行结果为：
Sequential(
  (conv1): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (relu1): ReLU()
  (conv2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (relu2): ReLU()
)
Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
'''

（3）Sequential的第三种实现

import torch.nn as nn
from collections import OrderedDict
model = nn.Sequential()
model.add_module("conv1",nn.Conv2d(1,20,5))
model.add_module('relu1', nn.ReLU())
model.add_module('conv2', nn.Conv2d(20,64,5))
model.add_module('relu2', nn.ReLU())
 
print(model)
print(model[2]) # 通过索引获取第几个层

3.2 Module类的几个常见方法使用

特别注意：Sequential类虽然继承自Module类，二者有相似部分，但是也有很多不同的部分，集中体现在：Sequenrial类实现了整数索引，故而可以使用model[index] 这样的方式获取一个层，但是Module类并没有实现整数索引，不能够通过整数索引来获得层。如下方法：

def children(self):
 
def named_children(self):
 
def modules(self):
 
def named_modules(self, memo=None, prefix=''):
 
'''
注意：这几个方法返回的都是一个Iterator迭代器，故而通过for循环访问，当然也可以通过next
'''

（1）model.children()和model.named_children()方法返回的是迭代器iterator；

（2）model.children():每一次迭代返回的每一个元素实际上是 Sequential 类型,而Sequential类型又可以使用下标index索引来获取每一个Sequenrial 里面的具体层，比如conv层、dense层等；

（3）model.named_children():每一次迭代返回的每一个元素实际上是 一个元组类型，元组的第一个元素是名称，第二个元素就是对应的层或者是Sequential。

（4）model.modules()和model.named_modules()方法返回的是迭代器iterator；

（5）model的modules()方法和named_modules()方法都会将整个模型的所有构成（包括包装层、单独的层、自定义层等）由浅入深依次遍历出来，只不过modules()返回的每一个元素是直接返回的层对象本身，而named_modules()返回的每一个元素是一个元组，第一个元素是名称，第二个元素才是层对象本身。

（6）如何理解children和modules之间的这种差异性。注意pytorch里面不管是模型、层、激活函数、损失函数都可以当成是Module的拓展，所以modules和named_modules会层层迭代，由浅入深，将每一个自定义块block、然后block里面的每一个层都当成是module来迭代。而children就比较直观，就表示的是所谓的“孩子”，所以没有层层迭代深入。

Pytorch教程之nn.Module类详解----使用Module类来定义网络层

转自：Module类来定义网络层

最后

以上就是彪壮香菇为你收集整理的Pytorch搭建模型的五大层级级别、自定义模型、自定义网络层Pytorch搭建模型的五大层级级别、自定义模型、自定义网络层（待学习）的全部内容，希望文章能够帮你解决Pytorch搭建模型的五大层级级别、自定义模型、自定义网络层Pytorch搭建模型的五大层级级别、自定义模型、自定义网络层（待学习）所遇到的程序开发问题。

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